[发明专利]一种基于车站能力保持的设备维修策略优化方法

权利要求书

1.一种基于车站能力保持的设备维修策略优化方法，其特征在于，包括：

基于Anylogic建立车站的客流仿真模型，统计车站各设备的各部件故障率；

根据所述的客流仿真模型，计算车站期望能力，并进行车站期望能力的灵敏度分析，得出车站不同设备故障的可靠度约束值，具体包括：根据下式的(1)计算车站期望能力：

其中，C_S为车站期望能力，n_s为地铁车站的工作状态总数，n为地铁车站设备种类数，m_j为各种设备对应的个数，P_i＝P_1a·P_2b·...·P_nz，P_i为每种车站工作状态对应的概率，P_1a,P_2b,...,P_nz为各种设备对应工作状态的概率，C_i为每种车站工作状态对应的车站能力；

使用Anylogic客流仿真模型仿真计算出对应乘客平均通行时间的期望,绘制设备可靠度—车站期望能力曲线，通过灵敏度分析，来确定设备的可靠度下限，即设备故障的可靠度约束值；灵敏度φ_r代表设备可靠度对于车站期望能力的影响程度，其计算式如下式(6)所示：φ_r≥γ(6)式中：φ_r为设备可靠度为r时的灵敏度；C_r为设备可靠度为r时的车站期望能力，C₁为设备可靠度为1时的车站期望能力，γ为灵敏度阈值；

对所述的车站各设备的各部件故障率进行分布函数拟合，得出最优分布及对应的参数，根据最优分布参数得出各设备中各部件的可靠度函数及故障概率密度函数；

根据所述的车站不同设备故障的可靠度约束值和所述的各设备中各部件的可靠度函数及故障概率密度函数，通过维修周期优化模型计算出各设备中各部件的最优维修周期，包括:

通过下述维修周期优化模型(2)计算各设备中各部件的最优维修周期：

min(C_c(T₁,T₂,...,T_n))＝min(C₁(T₁)+...+C_n(T_n)) (2)

s.t.

R₁(T₁)·R₂(T₂)...·R_n(T_n)≥R_c

其中，C_c(T₁,T₂,...,T_n)为设备的总维修成本，C₁(T₁)...C_n(T_n)为对应设备的各部件的维修成本，R_c为设备的可靠度下限，R₁(T₁)...R_i(T_i)...R_n(T_n)为设备各部件的可靠度函数，n为设备中部件分类个数，T₁...T_n为各个部件的维修周期，T₁...T_n∈N，c_pi为部件的单次定期维修总费用，c_fi为部件的单次故障的平均总费用，包括故障设备更换/修复费用，以及故障停机损失；f_i(t)为对应部件的故障概率密度函数；为单位周期内的可靠运营里程；R_i(t)为对应部件的可靠度函数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括计算车站能力，并进行车站能力灵敏度分析，通过进行车站能力灵敏度分析，得出车站不同设备故障的数量约束值，根据所述的车站不同设备故障的数量约束值，确定车站设备的维修优先级排序。

3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，车站设备包括闸机和自动扶梯。